process插件与 分层回归两种方法检验调节效应有区别吗？

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检验调节效应，用process插件与分层回归有区别吗？模型是有调节的中介模型，这两种方法检验调节效应的结果不一样，是因为process插件是基于整体模型来检验的，而分层回归只是单独检验与调节效应相关的变量嘛？但是我看很多好期刊中的文章依然有仅用分层回归就验证调节效应显著的呀....求大神解答呜呜呜好困惑

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关键词：Process 调节效应 ROCE ROC CES

使用process做调节效应，和使用SPSS，或者其他统计软件做调节效应分析，结果不会有任何差异。
如果有差异，说明是自己没理解process使用时的各种选项表示什么意思。
或者自己不懂怎么用原始方法进行调节效应分析。

可能存在问题的地方
0.先检查手动回归的R方和F值，与process是否一致？如果一致，说明是数据转换问题。如果不一致，说明自己必然存在错误操作。
1.是否进行中心化或者标准化？手动操作和process操作时，所使用的数据应当保持一致。
2.如果进行中心化或标准化，是否存在操作错误？有很多新手对【交互项】进行中心化或标准化，这是典型的错误操作。
3.是否更换了变量？例如手动操作时，没把控制变量放进去。而process里不是用Model 1分析，而是直接放在完整的模型里。导致两种方法所包含的变量完全不同。

邱宗满 发表于 2022-12-13 19:31
使用process做调节效应，和使用SPSS，或者其他统计软件做调节效应分析，结果不会有任何差异。
如果有差异， ...

邱老师您好!!!!我这两天狂补您的视频了！感谢您的解答，不过我还有两个疑问期盼您的回答：
我的模型是process的模型16，也就是有两个调节变量同时调节中介的后半段。
我的疑问是：①如果使用分层回归的话，在检验其中一个调节的时候，需要控制或者管另一个调节变量嘛？②如果使用process的话就直接用模型16，两个调节变量应该就不能用Model 1来单独检验其中一个调节变量的作用了吧？
谢谢老师~

Masosa 发表于 2022-12-13 20:23
邱老师您好!!!!我这两天狂补您的视频了！感谢您的解答，不过我还有两个疑问期盼您的回答：
我的模型是pr ...

存在多个变量时，应当同时进行分析，除非某些变量之间是可以相互替换的/概念相同的。

例如变量中存在【同龄人关系】与【同学关系】，对于中学生来说这两者几乎等同，那么这两个变量不可以同时出现，每次分析只能使用其中一个。
除此以外，应当以全部变量都纳入的结果为准。

同时存在两个调节变量时，若不符合上述的概念相同原则，可使用process的Model 2进行分析。